論文の概要: Biomedical knowledge graph-optimized prompt generation for large language models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17330v2
• Date: Mon, 13 May 2024 22:48:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-15 19:31:02.522877
• Title: Biomedical knowledge graph-optimized prompt generation for large language models
• Title（参考訳）: バイオメディカル知識を用いた大規模言語モデルのためのグラフ最適化プロンプト生成
• Authors: Karthik Soman, Peter W Rose, John H Morris, Rabia E Akbas, Brett Smith, Braian Peetoom, Catalina Villouta-Reyes, Gabriel Cerono, Yongmei Shi, Angela Rizk-Jackson, Sharat Israni, Charlotte A Nelson, Sui Huang, Sergio E Baranzini,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は前例のない速度で採用されているが、バイオメディシンのような知識集約ドメインでは依然として課題に直面している。 本稿では,トークン最適化およびロバストな知識グラフに基づくRetrieval Augmented Generationフレームワークを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6658478064349376
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are being adopted at an unprecedented rate, yet still face challenges in knowledge-intensive domains like biomedicine. Solutions such as pre-training and domain-specific fine-tuning add substantial computational overhead, requiring further domain expertise. Here, we introduce a token-optimized and robust Knowledge Graph-based Retrieval Augmented Generation (KG-RAG) framework by leveraging a massive biomedical KG (SPOKE) with LLMs such as Llama-2-13b, GPT-3.5-Turbo and GPT-4, to generate meaningful biomedical text rooted in established knowledge. Compared to the existing RAG technique for Knowledge Graphs, the proposed method utilizes minimal graph schema for context extraction and uses embedding methods for context pruning. This optimization in context extraction results in more than 50% reduction in token consumption without compromising the accuracy, making a cost-effective and robust RAG implementation on proprietary LLMs. KG-RAG consistently enhanced the performance of LLMs across diverse biomedical prompts by generating responses rooted in established knowledge, accompanied by accurate provenance and statistical evidence (if available) to substantiate the claims. Further benchmarking on human curated datasets, such as biomedical true/false and multiple-choice questions (MCQ), showed a remarkable 71% boost in the performance of the Llama-2 model on the challenging MCQ dataset, demonstrating the framework's capacity to empower open-source models with fewer parameters for domain specific questions. Furthermore, KG-RAG enhanced the performance of proprietary GPT models, such as GPT-3.5 and GPT-4. In summary, the proposed framework combines explicit and implicit knowledge of KG and LLM in a token optimized fashion, thus enhancing the adaptability of general-purpose LLMs to tackle domain-specific questions in a cost-effective fashion.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は前例のない速度で採用されているが、バイオメディシンのような知識集約ドメインでは依然として課題に直面している。 事前トレーニングやドメイン固有の微調整といったソリューションは、計算オーバーヘッドを大幅に増加させ、さらなるドメインの専門知識を必要とします。 本稿では, Llama-2-13b, GPT-3.5-Turbo, GPT-4 などの LLM を用いた大規模バイオメディカル KG (SPOKE) を利用したトークン最適化・ロバストな知識グラフベースの検索用拡張生成(KG-RAG) フレームワークを導入し, 確立された知識に根ざした有意義なバイオメディカルテキストを生成する。 既存の知識グラフのためのRAG手法と比較して,提案手法はコンテキスト抽出に最小限のグラフスキーマを用い,コンテキスト抽出に埋め込み手法を用いる。 文脈抽出におけるこの最適化は、精度を損なうことなくトークン消費を50%以上削減し、プロプライエタリなLCM上でコスト効率が高く堅牢なRAG実装を実現する。 KG-RAGは、確立された知識に根ざした応答を発生させ、その主張を裏付ける正確な証明と統計的証拠(可能であれば)を伴って、多様な生物医学的プロンプトにわたるLCMの性能を一貫して強化した。 生物医学的真偽と多重選択質問(MCQ)のような、人間のキュレートされたデータセットのさらなるベンチマークでは、挑戦的なMCQデータセット上でのLlama-2モデルのパフォーマンスが71%向上し、ドメイン固有の質問に対して少ないパラメータでオープンソースモデルを強化できるフレームワークの能力が実証された。 さらに、KG-RAGはGPT-3.5やGPT-4といった独自のGPTモデルの性能を高めた。 まとめると、提案フレームワークはトークン最適化方式でKGとLLMの明示的で暗黙的な知識を組み合わせることで、汎用LLMのコスト効率の高いドメイン固有問題への適応性を高める。

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